[发明专利]一种页岩气井生产异常工况预警系统及方法

说明书

本发明公开了一种页岩气井生产异常工况预警系统及方法，主要包括预处理模块、特征提取模块、建立分类模型模块、模型匹配模块、预警模块。通过采集大量页岩气井生产声音信息，对其进行预处理，特征提取，形成特征向量，最后建立井筒积液、井筒出砂、管线刺漏、管线堵塞等分类模型。将模型置入井口异常工况预警系统，通过声音接收器实时采集页岩气井口生产时的声音数据，通过微电脑内置入的异常工况模块对声音数据进行预处理，提取特征信息，并与内置的异常工况分类模型匹配，分析匹配结果，并通过信息接收发射器向远程生产控制决策模块发送异常工况预警信息。

技术领域

本发明涉及页岩气开采技术领域，尤其涉及一种页岩气井生产异常工况预警系统及方法。

背景技术

目前在页岩气的开发过程中，由于前期采用大规模水力加砂压裂改造技术，气井生产过程中，井筒中为气液两相流动状态，有时会伴随着一定压裂砂和井筒杂质返出。受气井产能降低、压裂液细菌腐蚀、压裂砂返排、配产不合理等因素影响，气井逐渐出现井筒积液、井筒出砂、管线刺漏、管线堵塞等异常现象，造成气井无法正常生产。因此，建立一套页岩气井生产过程异常诊断方法，准确进行气井异常诊断是进行气井生产管理的基础，对页岩气井的高效开发具有指导意义。

针对异常工况预警，《气井多参数联合预警模型研究与应用》通过相应的算法计算相应的参数值对异常工况进行预警，并按预设值推送异常情况和处置意见；《川南地区页岩气井生产预警方法探索》根据柱塞气举动力学模型，通过油套压大小等理论模型判断井底是否积液体，管道是否堵塞；《低压低产页岩气井智能生产优化方法》根据Turner临界携液流量模型对井底积液进行预测；《涪陵页岩气井出砂判断及管理方法》根据气井瞬时流量判断气井是否出砂。目前已有的异常工况预警技术主要是基于理论模型，而模型本身有较多的假设条件，并不能还原最真实的工况，预警的准确性较低，同时预测的异常工况单一，并不能同时识别井筒积液、井筒出砂、管线刺漏、管线堵塞等工况。

发明内容

为解决上述页岩气井生产异常工况预警方法较复杂，准确性较低的问题，本发明提出了一种页岩气井生产异常工况预警系统及方法。

第一方面，一种页岩气井生产异常工况预警方法，基于人工智能，包括以下步骤：

步骤S1：采集大量页岩气生产井井口声音信息，通过预处理对声音进行增强、端点检测、分帧加窗，梅尔倒谱系数、短时能量以及短时过零率组合提取特征；

步骤S2：将提取的特征参数作为分类模型的输入对模型进行训练与识别，最终形成包含井筒积液、井筒出砂、管线刺漏以及管线堵塞异常工况分类模型；

步骤S3：将训练好的异常工况分类模型置入井口异常工况预警系统，通过声音接收器实时采集页岩气井口生产时的声音数据；

步骤S4：通过微电脑内置入的异常工况模块对声音数据进行预处理，提取特征信息，并与内置的异常工况分类模型匹配，分析匹配结果，并通过信息接收发射器向远程生产控制决策模块发送异常工况预警信息。

进一步，还包括：通过光伏风力发电系统为电池充电，电池为井场生产控制系统提供电源，保障整套系统的正常运营。

进一步，所述声音数据的采集包括采用定向声音采集器采集有效的页岩气生产声音信号。

进一步，所述声音信息预处理还包括通过检测页岩气井口中获取的声音信号能量，实现井口有效声音信号的筛选，页岩气井口声音信号能量计算公式为：

其中，x(n)表示采集的井口声音信号序列；N表示声音序列长度；E表示井口声音信号能量。

进一步，所述声音信息预处理还包括通过傅里叶变换对采集的声音进行降噪处理，降噪处理公式为：